| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 存在的问题 | 第11页 |
| 1.4 论文的主要工作和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 结合梯度和显著性特征的目标检测方法 | 第13-30页 |
| 2.1 基于梯度的目标检测算法的研究 | 第13-18页 |
| 2.1.1 二值梯度幅值特征提取 | 第13-18页 |
| 2.1.2 SVM分类器 | 第18页 |
| 2.2 基于显著性的目标检测方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 基于Bottom-Up的显著性检测方法(IT模型) | 第19页 |
| 2.2.2 基于Top-Down的显著性检测方法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于元胞自动机的显著性检测 | 第21-23页 |
| 2.2.4 基于显著性的目标检测 | 第23-24页 |
| 2.3 基于GSFM的目标检测方法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 GSFM的建立 | 第25-27页 |
| 2.3.2 GSFM的求解 | 第27页 |
| 2.3.3 基于GSFM的目标检测 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于GSFM的目标提取 | 第30-37页 |
| 3.1 基于GSFM的目标提取 | 第30-33页 |
| 3.2 候选窗口的选择与优化 | 第33-36页 |
| 3.2.1 候选窗口的选择 | 第33-35页 |
| 3.2.2 候选窗口的优化 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验结果分析 | 第37-47页 |
| 4.1 本文算法的性能分析 | 第37-39页 |
| 4.1.1 显著性作用效果 | 第37-38页 |
| 4.1.2 窗口调整效果 | 第38-39页 |
| 4.2 实验结果对比分析 | 第39-43页 |
| 4.3 目标提取的结果对比分析 | 第43-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文 | 第52页 |